Propósito del cargo:
Diseñar, desarrollar y mantener sistemas y procesos de ingeniería de datos que garanticen la ingesta, transformación, almacenamiento y disponibilización eficiente de la información para el DA HUB de SPLatam. Este rol es clave para habilitar plataformas analíticas en la nube, asegurar la calidad del dato y promover prácticas innovadoras que impulsen la transformación digital y la democratización del dato en la región.
Las principales funciones del área:
- Diseño e implementación de procesos relacionados con Ingeniería de Datos tales como:
- La definición e implementación del flujo de datos
- La exploración de datos
- Optimización / Automatización de Procesos/Rutinas que generen eficiencias en los procesos analíticos.
- Aplicación de prácticas basadas en DataOps
- Garantizar el ciclo de vida de las plataformas analíticas desde:
- El diseño de arquitecturas para productos de ESS & analytics que integren servicios y plataformas tanto de Experian como de proveedores de Nube
- La implementación y mantenimiento de las plataformas
- El aseguramiento y gobernanza de las plataformas
- La incorporación de innovación constante aprovechando los avances en tecnología de Nube, Big Data, GenAI, entre otras.
- Soporte al Cliente de Ascend Analytical Sandbox:
- Ejecutando un onboarding amigable a nuestros clientes
- Apoyo en el entendimiento de estructuras de datos, manejo de la plataforma y uso eficiente de la misma
- Optimización de costos garantizando un correcto entendimiento de las necesidades de los clientes
Para lograr su objetivo y cumplir sus funciones el área cuenta con los siguientes perfiles y posiciones:
- Ingenieros de Datos y administradores de plataformas analíticas
- Ascend Technical Experts
- Líder técnico de productos y plataformas analíticas como Ascend.
Responsabilidades del cargo:
- Diseñar y gestionar procesos de ingesta, transformación y acceso a datos (estructurados y no estructurados), garantizando eficiencia y confiabilidad.
- Generar valor al dato mediante la creación de atributos y transformaciones significativas para los productos y servicios.
- Asegurar la calidad del dato, implementando mecanismos de control y validación.
- Implementar y mantener plataformas analíticas en la nube, alineadas con las necesidades del negocio y las arquitecturas definidas.
- Aplicar prácticas de DataOps y DevOps, optimizando la operación y el despliegue de soluciones.
- Impulsar innovación en ingeniería de datos, incorporando tecnologías emergentes como Big Data, Cloud, GenAI y automatización avanzada.
- Colaborar en la optimización de costos y recursos, garantizando un uso eficiente de las plataformas y servicios.